CN111770869A - 铁道设备状态判定装置和铁道设备状态判定方法 - Google Patents

铁道设备状态判定装置和铁道设备状态判定方法 Download PDF

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北岛寿央
村上洋一
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Kyosan Electric Manufacturing Co Ltd
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Abstract

铁道设备状态判定装置(1)具备：存储部(300)，其存储有多个与铁道设备的既定动作有关的动作数据，所述铁道设备在通过电动机驱动而从停止状态进行既定动作之后再次成为停止状态；评价基准设定部(204)，其基于存储部(300)中存储的多个动作数据来设定评价基准；以及判定部(210)，其基于评价基准，来判定铁道设备新进行了既定动作时的新动作数据是否异常。

Description

铁道设备状态判定装置和铁道设备状态判定方法
技术领域
本发明涉及一种判定与铁道设备的动作有关的状态的铁道设备状态判定装置等。
背景技术
关于对作为铁道设备之一的电动转辙机的转换动作的监视，开发了各种各样的方法。例如，在专利文献1中记载有以下内容：从附带于伺服电动机的编码器获取与电动机的转速成比例的数量的脉冲，并且测定电动机的负载，由此获得表示针对一系列转换动作(转换行程)的电动机的转矩(转换转矩)的曲线图。另外，记载了以下一种技术：根据针对一系列转换动作(转换行程)的电动机的转矩(转换转矩)，来判定在转换动作中是否发生了异常。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2009-083577号公报
发明内容
发明要解决的问题
然而，转辙机根据设置场所、转辙器种类、编号、尖轨的状态、线形等，每一台的转换动作负荷具有特征，且转换转矩数据不同。因此，结果存在以下想法：维护负责人(用户)需要依靠自身的经验、见解来最终检查转辙机的动作状态。这样的话，并非是根据与多个转辙机有关的统一的基准来检查动作状态，而是需要检查每一台的转辙机的动作状态，产生巨大的劳力和时间。
此外，不限于转辙机，对于闸门杆进行升降动作的道口闸门、门部进行开闭动作的站台门等其它铁道设备，在动作状态的监视中也想到同样的问题。
本发明要解决的课题在于提供一种能够判定转辙机等铁道设备的动作中是否存在异常的新技术。
用于解决问题的方案
用于解决上述课题的第一发明是一种铁道设备状态判定装置，具备：
存储部，其存储有多个与铁道设备的既定动作有关的动作数据，所述铁道设备在通过电动机驱动而从停止状态进行所述既定动作之后再次成为停止状态；
评价基准设定部，其基于所述存储部中存储的多个动作数据来设定评价基准；以及
判定部，其基于所述评价基准，来判定所述铁道设备新进行了所述既定动作时的新动作数据是否异常。
根据第一发明，能够预先存储多个与铁道设备的通过电动机驱动而进行的既定动作有关的动作数据，并使用这些多个动作数据来设定评价基准。而且，能够基于所设定的评价基准来判定该铁道设备新进行了既定动作时的新动作数据是否异常。由此，能够实现如下一种新技术：对每一台的铁道设备设定评价基准，基于与该铁道设备对应的评价基准来判定在该铁道设备的规定动作中是否存在异常。
另外，关于第二发明，在第一发明的铁道设备状态判定装置中，
所述存储部将所述动作数据与动作日相对应地存储，
所述评价基准设定部基于从所述新动作数据的动作日起的最近规定天数的所述动作数据，来设定所述评价基准。
根据第二发明，能够使用根据该最近规定天数的动作数据设定的评价基准来判定新动作数据是否异常。
另外，关于第三发明，在第一或第二发明的铁道设备状态判定装置中，
所述动作数据包含所述既定动作的动作时间的数据，
所述评价基准设定部基于所述动作数据中包含的动作时间的分布，将用于判定为动作时间异常的动作时间阈值条件设定为所述评价基准之一，
所述判定部基于所述动作时间阈值条件来判定所述新动作数据中包含的动作时间是否异常。
如果在作为对象的铁道设备中发生某种异常，则该动作时间有变长的倾向。根据第三发明，能够根据过去的动作数据，并基于该动作时间的分布来设定动作时间阈值条件。而且，能够基于所设定的动作时间阈值条件来判定新动作数据的动作时间是否异常。
另外，关于第四发明，在第一～第三发明中的任一发明的铁道设备状态判定装置中，
所述动作数据包含所述既定动作的动作时间的数据，
所述判定部基于所述新动作数据中包含的动作时间和直到与所述新动作数据有关的既定动作之前为止的规定数量的所述动作数据中包含的动作时间的分布，来计算与所述新动作数据有关的动作时间异常度，
所述判定部基于所述动作时间异常度是否满足给定的动作时间异常阈值条件，来判定所述新动作数据是否异常，
所述评价基准设定部基于过去计算出的所述动作时间异常度，将所述动作时间异常阈值条件设定为所述评价基准之一。
根据第四发明，能够基于新动作数据的动作时间以及在此之前的与既定动作有关的动作数据的动作时间的分布，来计算与新动作数据有关的动作时间异常度。另外，能够基于与过去的动作数据有关的动作时间异常度来设定动作时间异常阈值条件。而且，能够根据计算出的动作时间异常度是否满足动作时间异常阈值条件，来判定新动作数据是否异常。由此，根据过去的铁道设备的动作数据来设定动作时间异常阈值条件，因此不需要由用户设定该条件。
另外，关于第五发明，在第一或第二发明的铁道设备状态判定装置中，
所述动作数据包含所述既定动作所需要的电量的数据，
所述评价基准设定部基于所述动作数据中包含的电量的分布，将用于判定为电量异常的电量阈值条件设定为所述评价基准之一，
所述判定部基于所述电量阈值条件来判定所述新动作数据中包含的电量是否异常。
如果在作为对象的铁道设备中发生某种异常，则动作时间有变长的倾向，因此电量也示出增加的倾向。根据第五发明，能够根据过去的动作数据，基于其电量的分布来设定电量阈值条件。而且，能够基于所设定的电量阈值条件来判定新动作数据的电量是否异常。
另外，关于第六发明，在第一、第二或第五发明的铁道设备状态判定装置中，
所述动作数据包含所述既定动作所需要的电量的数据，
所述判定部基于所述新动作数据中包含的电量和直到与所述新动作数据有关的既定动作之前为止的规定数量的所述动作数据中包含的电量的分布，来计算与所述新动作数据有关的电量异常度，
所述判定部基于所述电量异常度是否满足给定的电量异常阈值条件，来判定所述新动作数据是否异常，
所述评价基准设定部基于过去计算出的所述电量异常度，将所述电量异常阈值条件设定为所述评价基准之一。
根据第六发明，能够基于新动作数据的电量以及在此之前的与既定动作有关的动作数据的电量的分布，来计算与新动作数据有关的电量异常度。另外，能够基于与过去的动作数据有关的电量异常度来设定电量异常阈值条件。而且，能够根据计算出的电量异常度是否满足电量异常阈值条件，来判定新动作数据是否异常。由此，根据过去的铁道设备的动作数据来设定电量异常阈值条件，因此不需要由用户设定该条件。
另外，关于第七发明，在第一～第六发明的任一发明的铁道设备状态判定装置中，
所述动作数据包含表示所述既定动作中的各定时的所述电动机的驱动信息的驱动推移信息的数据，
所述评价基准设定部将基于所述动作数据中包含的驱动推移信息通过对所述既定动作中的各定时的所述驱动信息进行统计运算而求出的、表示统计值的推移的统计值推移信息设定为所述评价基准之一，
所述判定部通过在所述既定动作中的各定时将所述新动作数据中包含的驱动推移信息与所述统计值推移信息进行比较运算，来计算与所述新动作数据有关的异常度的推移，
所述判定部计算对所述异常度的推移进行综合所得到的综合异常度，
所述判定部基于所述综合异常度来判定所述新动作数据是否异常。
根据第七发明，既定动作中的各定时的电动机的驱动信息作为驱动推移信息包含在动作数据中，另一方面，通过按每个定时对所存储的多个动作数据的驱动推移信息进行统计运算，能够将表示各定时的统计值的推移的统计值推移信息设定为评价基准。而且，能够按该既定动作中的每个定时将新动作数据的驱动推移信息与统计值推移信息进行比较运算，来计算与新动作数据有关的异常度，并计算将该异常度进行综合而得到的综合异常度，基于综合异常度来判定新动作数据是否异常。由此，能够针对作为对象的铁道设备的规定动作来评价其整个动作，并计算出综合异常度这一个参数。因而，例如，在虽然是微小的异常但在整个既定动作中存在异常的情况下，或者是值瞬间变大的异常等情况下，无论是怎样的异常，都能够根据综合异常度来判定在该铁道设备的既定动作中是否存在异常。
另外，关于第八发明，在第七发明的铁道设备状态判定装置中，
还具备综合异常度存储部，该综合异常度存储部存储过去计算出的所述综合异常度，
所述评价基准设定部基于所述综合异常度存储部中存储的综合异常度，将用于判定为所述新动作数据异常的综合异常度阈值条件设定为所述评价基准之一，
所述判定部基于所述新动作数据的综合异常度是否满足所述综合异常度阈值条件，来判定所述新动作数据是否异常。
根据第八发明，能够基于与过去的动作数据有关的综合异常度来设定综合异常度阈值条件。而且，能够基于是否满足该综合异常度阈值条件来判定新动作数据是否异常。由此，根据过去的铁道设备的动作数据来设定综合异常度阈值条件，因此不需要由用户设定该条件。
另外，关于第九发明，在第七或第八发明的铁道设备状态判定装置中，
在所述既定动作中包括所述铁道设备使可动部进行位移的位移动作，
所述驱动推移信息是表示以所述既定动作期间的所述可动部的位移位置为各定时的所述驱动信息的推移的信息。
在第九发明中，将铁道设备使可动部位移的位移动作设为既定动作，将在该位移动作期间可动部在各位移位置处的驱动信息的推移设为驱动推移信息。例如，在作为铁道设备之一的转辙机中，作为可动部的动作杆在一次的位移动作中进行位移的范围始终是恒定的。因而，根据第九发明，通过针对从该既定动作的开始到结束为止的每个位移位置对作为过去的多个动作数据的各驱动推移信息进行统计运算，能够设定统计值推移信息。另外，在将新动作数据的驱动推移信息与统计值推移信息进行比较运算时，也能够针对从该既定动作的开始到结束为止的每个位移位置进行比较运算。
另外，关于第十发明，在第七或第八发明的铁道设备状态判定装置中，
在所述既定动作中包括所述铁道设备使可动部进行位移的位移动作，
所述驱动推移信息是表示以从所述可动部开始位移起直到位移结束为止的时间经过为各定时的所述驱动信息的推移的信息。
在第十发明中，将铁道设备使可动部位移的位移动作设为既定动作，将随着从可动部的位移开始到位移结束为止的时间经过的驱动信息的推移设为驱动推移信息。由此，通过在每当经过从可动部的位移开始到位移结束为止的时间时对作为过去的多个动作数据的各驱动推移信息进行统计运算，能够设定统计值推移信息。另外，在将新动作数据的驱动推移信息与统计值推移信息进行比较运算时，也能够在每当经过从位移开始到位移结束为止的时间时进行比较运算。
另外，关于第十一发明，在第七～第十发明中的任一发明的铁道设备状态判定装置中，
所述驱动信息是转矩或电流的信息。
根据第十一发明，能够针对将电动机的驱动信息设为转矩或电流的信息的动作数据来判定是否异常。
另外，关于第十二发明，在第一～第十一发明中的任一发明的铁道设备状态判定装置中，
所述铁道设备是转辙机、道口闸门以及站台门中的任一个。
根据第十二发明，能够将作为铁道设备的转辙机、道口闸门、站台门中的任一个作为对象，来判定其动作数据是否异常。
另外，第十三发明是一种铁道设备状态判定方法，包括以下步骤：
评价基准设定步骤，基于对与铁道设备的既定动作有关的动作数据进行累积而得到的数据，来设定评价基准，其中，所述铁道设备在通过电动机驱动而从停止状态进行所述既定动作之后再次成为停止状态；以及
判定步骤，基于所述评价基准来判定所述铁道设备新进行了所述既定动作时的新动作数据是否异常。
根据第十三发明，能够实现起到与第一发明同样的效果的铁道设备状态判定方法。
附图说明
图1是示出铁道设备状态判定装置的应用例的图。
图2是示出动作数据的一例的图。
图3是说明第一实施方式的转辙机的状态判定的图。
图4是示出综合异常度的推移的一例的图。
图5是第一实施方式的铁道设备状态判定装置的功能结构图。
图6是示出转换动作数据的一例的图。
图7是示出判定结果数据的一例的图。
图8是示出特征数据的一例的图。
图9是第一实施方式的铁道设备状态判定处理的流程图。
图10是说明第二实施方式的转辙机的状态判定的图。
图11是示出动作时间判定阈值的设定例的图。
图12是示出铁道设备状态判定装置的应用例的其它图。
图13是第三实施方式的铁道设备状态判定装置的功能结构图。
图14是第三实施方式的铁道设备状态判定处理的流程图。
图15是示出动作时间异常度的推移的一例的图。
图16是第四实施方式的铁道设备状态判定装置的功能结构图。
图17是第四实施方式的铁道设备状态判定处理的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的优选实施方式进行说明。此外，并不是通过以下说明的实施方式来限定本发明，能够应用本发明的方式并不限定于以下的实施方式。另外，在附图的记载中，对同一要素标注同一附图标记。
[第一实施方式]
首先，对第一实施方式进行说明。在本实施方式中，作为“在通过电动机驱动而从停止状态进行既定动作之后再次成为停止状态的铁道设备”，例示转辙机，将“既定动作”设为转辙机的转换动作来进行说明。
[系统结构]
图1是本实施方式的铁道设备状态判定装置1的应用例。铁道设备状态判定装置1例如实现为对铁道设备进行集中监视的铁道设备监视系统的一个装置或中央装置的一个功能，针对每个作为铁道设备的转辙机10，根据经由通信线路获取到的与该转辙机10有关的测量数据，来判定有无异常征兆之类的状态。
转辙机10是将电动马达12用作动力源的电动转辙机，作为主要结构，具有电动马达12、离合器14、转换齿轮组16以及作为可动部的动作杆18。转辙机10进行以下一系列转换动作：利用离合器14向转换齿轮组16传递电动马达12的旋转输出，并且通过转换齿轮组16将电动马达12的旋转输出转换为适于使转换机构驱动的转矩，通过由转换机构使动作杆18位移的位移动作即直动运动，来使尖轨进行转换移动，从而使转辙器向定位/反位进行转换动作，使尖轨与基本轨紧密接合。
作为与转辙机10有关的测量数据，测量电动马达12的电压(电动机电压)和电流(电动机电流)以及作为动作杆18的位移位置的行程位置。由安装于转辙机10的传感器20测量这些测量数据，由设置在该转辙机10的附近的控制终端50(参照图12)收集这些测量数据，在任意的定时向铁道设备状态判定装置1发送这些测量数据。传感器20(22、24、26)既可以外置于转辙机10，也可以内置于转辙机10。
电动机电压和电动机电流是由用于测量电动马达12的驱动电压和驱动电流的电压电流传感器22测量的。关于行程位置，既可以由用于以光学方式探测进行直动运动的动作杆18的移动量的传感器26来测量该行程位置，或者也可以将用于对转换齿轮组16所具有的齿轮的旋转量进行检测的光学式或磁式的传感器24的检测值换算为行程值，来求出该行程位置。
[判定原理]
基于与转辙机10的每一次的转换动作有关的动作数据来进行状态判定。在本实施方式中，使用以转换动作中的动作杆的行程位置为各定时的、表示该各定时的电动马达12的驱动信息的驱动推移信息来作为动作数据。根据与转辙机10有关的测量数据来制作该驱动推移信息。
转辙机10的一系列转换动作包括以下工序：解锁工序，该解锁工序是在被锁定而使动作杆18处于停止状态的状态下使电动马达12开始旋转来对锁定机构进行解锁的期间；转换工序，该转换工序是在转换机构驱动动作杆18来转换至使尖轨与基本轨接触之后使尖轨的顶端与基本轨紧密接合的期间；以及锁定工序，该锁定工序是对锁定机构进行锁定来使动作杆18成为停止状态并使电动马达12的动作停止的期间。
在本实施方式中，将从作为动作数据取出的转换动作的开始到结束为止的期间设为转换工序，但也可以设为包括解锁工序、锁定工序。如果是同一个转辙机10，则与一次的转换动作有关的动作数据的期间的长度、即转换工序的期间的长度恒定。转换工序的开始和结束能够根据行程位置来判断。也就是说，转换工序的开始是行程位置开始位移的时间点，转换工序的结束是行程位置的位移结束的时间点。另外，能够根据行程位置的位移方向来判断转换方向(反位、定位)。
如图2的一例所示，作为动作数据的驱动推移信息是表示在从转换动作的开始到结束为止的期间内的每个行程位置处的转矩的推移的数据。例如，根据与各行程位置对应的电动机电压和电动机电流来求出转矩，并将所得到的与各行程位置对应的转矩的数据设为驱动推移信息。由按每个测量对象而区分开的传感器20(22、24、26)获得用于制作该驱动推移信息的测量数据(电动机电压、电动机电流、行程位置)，但由于这些测量数据均被作为与测量时刻对应的测量值来获得，因此能够以测量时刻为基准相互对应。
图3是说明转辙机10的状态判定的图。在本实施方式的转辙机10的状态判定中，设为预先针对每个转辙机10累积存储过去的动作数据。如果制作出某个转辙机10新进行转换动作时的动作数据(驱动推移信息)作为新动作数据，则将统计值推移信息和综合异常度阈值条件设定为评价基准。然后，基于评价基准来判定新动作数据是否异常，从而判定作为对象的转辙机10的状态。
统计值推移信息是表示通过基于过去的多个动作数据的驱动推移信息对在该转换动作期间的各行程位置处的驱动信息进行统计运算而求出的统计值的推移。例如，首先，从同一转辙机10的过去的动作数据中提取转换方向相同且动作日为从该新动作数据的动作日起的最近规定天数以内的动作数据。然后，基于提取出的各动作数据的驱动推移信息来计算在各行程位置处的转矩的平均值μ的平均值数据和在各行程位置处的转矩的标准偏差σ的标准偏差数据，将这些数据作为统计值推移信息。具体地说，针对从转换动作的开始到结束为止的期间(在本实施方式中为从转换工序的开始到结束为止的期间)的每个行程位置，求出过去的各个动作数据中的转矩的平均值μ，来制作平均值数据，针对每个行程位置求出过去的各个动作数据中的标准偏差σ，来制作标准偏差数据。
综合异常度阈值条件是用于判定为新动作数据异常的条件，能够设为“超过规定的综合异常度判定阈值”等。
而且，在状态判定时，首先，在各行程位置处将新动作数据的驱动推移信息与统计值推移信息的平均值数据及标准偏差数据分别进行比较运算，由此计算与新动作数据有关的异常度的推移。也就是说，针对从转换动作的开始到结束为止的期间的每个行程位置i，按照下式(1)求出异常度a(i)。
a(i)＝((xi-μi)/σi)^2···(1)
在式(1)中，“xi”是新动作数据中的行程位置i的转矩，“μi”是平均值数据中的行程位置i的转矩的平均值，“σi”是标准偏差数据中的行程位置i的标准偏差。
之后，基于异常度的推移来计算从转换动作的开始到结束为止的期间的各行程位置i的异常度a(i)的总计来作为综合异常度。然后，基于该综合异常度是否满足综合异常度阈值条件，来判定新动作数据是否异常。
图4是综合异常度的推移的一例，示出了与动作次数相对应的综合异常度的曲线图、即综合异常度的时间序列的推移。例如，在针对新动作数据求出的综合异常度超过综合异常度判定阈值的情况下，设为满足综合异常度阈值条件，将新动作数据判定为异常。
另外，通过将综合异常度与综合异常度判定阈值进行比较，来判定作为对象的转辙机10有无异常征兆之类的该转辙机10的状态。即，在本实施方式中，针对每一次的转换动作来求出综合异常度。然后，在求出综合异常度时，根据还包括与上次的转换动作有关的动作数据在内的过去的动作数据来设定统计值推移信息，并将该统计值推移信息与同本次的转换动作有关的新动作数据的驱动推移信息进行比较，来计算本次的综合异常度。通常，转辙机由于重复进行转换动作而导致磨损等逐渐加剧，但其进展是非常缓慢的。因此，如图4所示，从长期的综合异常度的推移来看，根据综合异常度逐渐变大的倾向，能够推测/掌握维护作业等的维护时期。另外，虽然在图4中未示出，但还能够设为根据维护作业的前后的综合异常度的推移来确认是已经通过该维护作业恢复为正常状态还是已经进行了充分的整备的大体基准。而且，根据该综合异常度的推移，例如能够预测未来的综合异常度的推移而有助于维护作业的实施，或者能够适当地设定用于异常判定的综合异常度判定阈值(综合异常度阈值条件)。
[功能结构]
图5是第一实施方式的铁道设备状态判定装置1的功能结构图。如图5所示，铁道设备状态判定装置1具备操作部102、显示部104、声音输出部106、通信部108、处理部200以及存储部300，能够构成为一种计算机。
操作部102例如是通过按钮开关、触摸面板、键盘等输入装置来实现的，用于将与所进行的操作相应的操作信号输出到处理部200。显示部104例如是通过LCD、触摸面板等显示装置来实现的，进行与来自处理部200的显示信号相应的各种显示。声音输出部106例如是通过扬声器等声音输出装置来实现的，用于进行与来自处理部200的声音信号相应的各种声音输出。通信部108例如是通过有线或无线的通信装置来实现的，用于与设置在各转辙机10的附近的控制终端50(参照图12)进行通信。
处理部200例如是通过CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)等运算装置来实现的，用于基于存储部300中存储的程序、数据等来向构成铁道设备状态判定装置1的各部进行指示、数据传输，对铁道设备状态判定装置1的整体进行控制。另外，处理部200通过执行存储部300中存储的铁道设备状态判定程序302来作为动作数据制作部202、评价基准设定部204、阈值决定部206以及判定部210的各功能块发挥功能。但是，这些功能块还能够通过ASIC(Application Specific Integrated Circuit：专用集成电路)、FPGA(FieldProgrammable Gate Array：现场可编程门阵列)等而构成为各自独立的运算电路。
动作数据制作部202根据与转辙机10有关的测量数据来制作与该转辙机10的一次的转换动作有关的动作数据。在本实施方式中，制作表示在从转换动作的开始到结束为止的期间内的每个行程位置处的转矩的推移的驱动推移信息，并将该驱动推移信息作为动作数据(参照图2)。具体地说，作为与转辙机10有关的测量数据的电动机电压、电动机电流以及行程位置均被作为与测量时刻对应的测量值来获得，因此能够以测量时刻为基准相互对应。因此，通过根据与各行程位置对应的电动机电压及电动机电流求出转矩，来制作与行程位置对应的转矩的数据。接着，根据行程位置的变化，来判定转换动作的开始和结束(在本实施方式中为转换工序的开始和结束)的定时。然后，取出与行程位置对应的转矩的数据中的、从转换动作的开始到结束为止的期间的数据来作为驱动推移信息，并获得与一次的转换动作有关的动作数据。另外，根据行程位置的变化来判定该转换动作的转换方向。
评价基准设定部204将统计值推移信息和综合异常度阈值条件设定为评价基准。具体地说，在设定用于作为针对与某个转辙机10有关的新动作数据的评价基准的统计值推移信息时，首先，从该转辙机10在同一转换方向上的过去的动作数据中提取动作日为最近规定天数(例如，3天或10天)的动作数据。另外，与转辙机10的转换动作有关的动作数据可能在维护作业之前和之后大幅地变化。因此，也可以仅将动作日期时间为过去最近的维护作业的实施日期时间以后的动作数据作为提取对象。然后，针对从转换动作的开始到结束为止的期间的每个行程位置，求出所提取出的各动作数据的转矩的平均值μ和标准偏差σ，制作平均值数据和标准偏差数据来作为统计值推移信息(参照图3)。
另外，评价基准设定部204按照另外由阈值决定部206决定的综合异常度判定阈值来设定综合异常度阈值条件。然后，阈值决定部206决定用于确定综合异常度阈值条件的综合异常度判定阈值。
具体地说，阈值决定部206求出与作为对象的转辙机10有关的过去的状态判定的结果即综合异常度的时间序列的推移，并基于该综合异常度的时间序列的推移来决定综合异常度判定阈值。或者，将过去的综合异常度根据其动作数据的转换动作时的状况来进行分类。例如，根据月、季节之类的期间、白天、夜间之类的时间段、温度、湿度之类的动作环境、晴天、雨天之类的气象等多种状况进行分类。然后，针对它们的每种分类求出综合异常度的时间序列的推移，并针对该每种分类决定综合异常度判定阈值。在该情况下，评价基准设定部204针对新动作数据的转换动作时的状况，使用满足规定的近似条件的分类的综合异常度判定阈值来设定综合异常度阈值条件，判定部210按照由评价基准设定部204设定的综合异常度阈值条件来进行状态判定。近似条件是使得视作转换动作时的状况相同或相似的条件。具体地说，既能够设定为期间、时间段、动作环境、气象等多种状况全部一致这样的条件，也能够设定为这些状况中的一部分状况一致这样的条件。例如，能够列举期间同为“1月”、季节和时间段同为“夏天的白天”、气象和温度同为“晴天20度以上”之类的条件。另外，也可以是，例如将综合异常度的时间序列的推移(参照图4)通过在显示部104中进行显示等来呈现给用户，并按照用户通过操作部102进行的操作指示来设定综合异常度判定阈值。
判定部210包括异常度推移计算部212、综合异常度计算部214以及状态判定部216。
异常度推移计算部212通过在从转换动作的开始到结束为止的各行程位置处将由动作数据制作部202制作出的新动作数据的驱动推移信息与由评价基准设定部204设定的统计值推移信息进行比较运算，来计算与新动作数据有关的异常度的推移。具体地说，通过按照式(1)计算各行程位置i的异常度a(i)，来计算异常度的推移(参照图3)。
综合异常度计算部214对由异常度推移计算部212计算出的异常度的推移进行综合，来计算综合异常度。也就是说，计算从转换动作的开始到结束为止的各行程位置i的异常度a(i)的总计来作为综合异常度(参照图3)。
状态判定部216基于由综合异常度计算部214计算出的综合异常度是否满足由评价基准设定部204设定的综合异常度阈值条件，来判定新动作数据是否异常，从而判定转辙机10的状态。具体地说，在综合异常度超过综合异常度判定阈值而满足综合异常度阈值条件的情况下，将新动作数据判定为异常。另外，通过将综合异常度与综合异常度判定阈值进行比较，来判定有无异常征兆作为转辙机10的状态。
存储部300是通过硬盘、ROM、RAM等存储装置实现的，存储有用于由处理部200对铁道设备状态判定装置1进行统一控制的程序、数据等，并且被用作处理部200的作业区域，来暂时保存处理部200按照各种程序执行所得到的运算结果、经由操作部102、通信部108输入的输入数据等。在本实施方式中，在存储部300中存储有铁道设备状态判定程序302、转辙机数据310以及特征数据330。另外，在转辙机数据310中，判定结果数据316中保存综合异常度。因而，该存储部300还能够被称作综合异常度存储部。
转辙机数据310是针对每个转辙机10生成的，在该转辙机数据310中，与用于识别出该转辙机10的转辙机ID 312相对应地保存有转换动作数据314、判定结果数据316、阈值数据318以及维护作业历史记录数据320。
转换动作数据314是与该转辙机10所进行的一次转换动作有关的数据，将由动作数据制作部202制作出的动作数据与表示该转换动作时的状况的附带信息一起保存在该转换动作数据314中。具体地说，如图6所示，在转换动作数据314中，与用于识别出转换动作的动作数据编号相对应地保存有进行该转换动作时的动作日期时间(日期和时刻)、转换方向、气温、湿度等动作环境信息、晴天、雨天之类的天气等气象信息、与该转换动作有关的动作数据(在本实施方式中为驱动推移信息)。
判定结果数据316是与针对该转辙机10的动作数据进行的状态判定的结果有关的数据，如图7所示，保存有相应的动作数据的动作数据编号、作为评价基准使用的统计值推移信息的统计值推移信息ID、异常度的推移、综合异常度以及判定结果。
阈值数据318包含由阈值决定部206决定的综合异常度判定阈值的数据，针对每个转辙机10保存该综合异常度判定阈值。
维护作业历史记录数据320是对该转辙机10实施的维护作业的历史记录，将维护作业的实施日期时间与所实施的维护作业的内容相对应地保存在该维护作业历史记录数据320中。
特征数据330是与由评价基准设定部204设定的统计值推移信息有关的数据，如图8所示，在该特征数据330中，与用于识别出该统计值推移信息的统计值推移信息ID及用于识别出作为对象的转辙机10的转辙机ID相对应地保存有采用动作数据列表、作为统计值推移信息的平均值数据及标准偏差数据。采用动作数据列表是在制作该统计值推移信息时使用的过去的动作数据的动作数据编号的列表。
[处理的流程]
图9是说明铁道设备状态判定处理的流程的流程图。在此说明的处理能够通过由处理部200从存储部300读出铁道设备状态判定程序302并执行该程序来实现，以各个转辙机10为对象并行地执行该处理。
首先，动作数据制作部202根据与作为对象的转辙机10有关的测量数据，来制作与新的转换动作有关的动作数据(新动作数据)(步骤S1)。在本实施方式中，将在从转换动作的开始到结束为止的期间内的每个行程位置处的转矩的数据制作为驱动推移信息，来作为动作数据。
接着，评价基准设定部204设定用于作为针对新动作数据(驱动推移信息)的评价基准的统计值推移信息以及用于作为综合异常度的评价基准的综合异常度阈值条件(步骤S3)。具体地说，基于作为对象的转辙机10的过去的动作数据来制作统计值推移信息，并且从阈值数据318读出另外由阈值决定部206决定的与作为对象的转辙机10有关的综合异常度判定阈值，来设定综合异常度阈值条件。
接着，异常度推移计算部212将新动作数据的驱动推移信息与所设定的统计值推移信息进行比较运算，计算从转换动作的开始到结束为止的期间内的各行程位置i的异常度a(i)，并计算与新动作数据有关的异常度的推移(步骤S5)。
然后，综合异常度计算部214对计算出的异常度的推移中的各行程位置的异常度a(i)进行总计，来计算综合异常度(步骤S7)。之后，状态判定部216根据计算出的综合异常度，使用综合异常度阈值条件来判定作为对象的转辙机10的状态(步骤S9)。具体地说，基于综合异常度是否满足综合异常度阈值条件来判定新动作数据是否异常，并且将综合异常度与综合异常度阈值条件的综合异常度判定阈值进行比较，来判定有无异常征兆作为对象的转辙机10的状态。当进行了以上处理时，返回到步骤S1，重复进行同样的处理。
[作用效果]
根据第一实施方式，通过针对每个行程位置将与铁道设备的新的转换动作有关的新动作数据的驱动推移信息与基于过去的动作数据的统计值推移信息进行比较运算，来计算与新动作数据有关的转换动作期间的异常度的推移，对该异常度的推移进行综合，来计算与该转换动作有关的综合异常度。因此，能够根据综合异常度这一个参数来判定出作为铁道设备的转辙机10的一次的整个转换动作。因而，在虽然是微小的异常但在一次的整个转换动作中存在异常的情况下或者是值瞬间变大的异常等情况下，无论是怎样的异常，都能够根据综合异常度这一个参数来判定出在转辙机10的动作中是否存在异常。能够实现以下的新技术：对每一台的铁道设备设定评价基准，基于与该铁道设备对应的评价基准来判定在该铁道设备的规定动作中是否存在异常。
[第二实施方式]
在转辙机10中，例如由于构造上的原因或者设置位置的富余空间上的原因等，有可能存在无法测量动作杆18的行程位置的情况。假设这样的情况，在第二实施方式中，将驱动推移信息和其转换动作的动作时间作为动作数据。
首先，与第一实施方式同样地，驱动推移信息表示在转换动作期间的各定时的电动马达12的驱动信息，但在本实施方式中，将转换动作中的从动作杆的位移开始到位移结束为止的时间经过作为各定时。如果是同一个转辙机10，则作为转换工序之前的工序的解锁工序以及作为转换工序之后的工序的锁定工序的各期间的长度在任何转换动作中都是大致恒定的。因此，根据与一次的转换动作有关的电动马达12的旋转开始时刻来求出转换工序的开始时刻，根据该电动马达12的旋转结束时刻来求出转换工序的结束时刻。然后，制作与从所求出的转换工序的开始时刻到结束时刻为止的时间经过相对应的转矩的数据，来作为驱动推移信息。之后，应用第一实施方式的状态判定即可。
但是，由于转换工序的期间的长度、即从转换动作的开始到结束为止的时间有可能变化，因此在第二实施方式中，将转换工序的期间的长度(从转换工序的开始时刻到结束时刻为止的时间长度)作为转换动作的动作时间包含在动作数据中。而且，在新动作数据的状态判定之前，基于该动作时间来进行判定该新动作数据是否正常的事前筛选。在判断为事前筛选的结果正常的情况下，应用上述的状态判定。
而且，在事前筛选中，基于动作时间阈值条件来判定新动作数据的动作时间是否异常。动作时间阈值条件是用于判定为动作时间异常的条件，在事前筛选之前设定为评价基准。
具体地说，如图10所示，从与新动作数据为同一转辙机10的动作数据、且是转换方向相同的过去的动作数据中，提取在针对该动作数据的事前筛选中将其动作时间T判定为正常的最近规定天数以内的规定数量的动作数据。然后，求出所提取出的各动作数据的动作时间T的对数log(T)的平均值μlog(T)以及标准偏差σlog(T)。接着，使用该平均值μlog(T)和标准偏差σlog(T)来求出新动作数据的动作时间T的对数log(T)的偏差值。然后，通过将该偏差值与规定的动作时间判定阈值进行比较来进行事前筛选，判定新动作数据的动作时间T是否异常。能够如图11所示那样确定动作时间判定阈值。也就是说，将动作时间判定阈值确定为以平均值μlog(T)为中心的范围的上限值和下限值，将处于该范围外设为动作时间阈值条件。而且，在与新动作数据有关的偏差值在范围外的情况下，设为满足动作时间阈值条件，从而判定为异常。如果与新动作数据有关的偏差值在范围内，则设为不满足动作时间阈值条件，从而判定为正常。
然后，在针对在事前筛选中判定为正常的动作数据的驱动推移信息将时间轴进行标准化以使动作时间成为规定的标准化时间之后，应用上述的状态判定。此时，由于驱动推移信息是与时间经过相对应的转矩的数据，因此计算各时刻i的异常度a(i)，来代替各行程位置的异常度。
在第二实施方式中，在铁道设备状态判定装置1中，动作数据制作部202制作与从转换工序的开始时刻到结束时刻为止的时间经过相对应的转矩的数据来作为驱动推移信息，并且计算从开始时刻到结束时刻为止的时间长度来作为其转换动作的动作时间，将它们作为动作数据。另外，评价基准设定部204将统计值推移信息、综合异常度阈值条件以及动作时间阈值条件设定为评价基准。然后，判定部210在状态判定之前，进行用于判定新动作数据的动作时间是否满足动作时间阈值条件的事前筛选。
此外，关于在第一实施方式和第二实施方式中设为由铁道设备状态判定装置1进行所说明的驱动推移信息的制作，也可以设为由控制终端50进行。具体地说，虽然在图1中省略了图示，但如图12所示，在转辙机10的附近分别设置有控制终端50，该控制终端50对该电动马达12进行旋转开始和旋转结束的指示来控制转换动作。而且，在该控制终端50中，收集传感器20(22、24、26)的测量数据。因此，还能够为以下结构：控制终端50根据测量数据来制作驱动推移信息，并向铁道设备状态判定装置1发送该驱动推移信息。在该情况下，虽然控制终端50需要在每次转换动作时对测量数据进行处理来制作动作数据，但能够减轻该铁道设备状态判定装置1的与这一部分相应的处理负担。另外，由于不需要从控制终端50向铁道设备状态判定装置1发送测量数据本身，因此能够减少所要传输的数据量。
另外，也可以是，在第二实施方式中设为由铁道设备状态判定装置1制作所说明的动作数据中的驱动推移信息由铁道设备状态判定装置1制作，该动作数据中的动作时间由控制终端50求出。例如，也可以设为以下结构：控制终端50根据对电动马达12指示旋转开始时的时刻和指示旋转结束时的时刻、以及解锁工序和锁定工序的各期间的长度，来计算转换工序的期间的长度，并将该转换工序的期间的长度作为动作时间发送到铁道设备状态判定装置1。
另外，在第一实施方式和第二实施方式中，将作为动作数据的电动机的驱动信息设为转矩，但也可以使用电动机电流。
[第三实施方式]
接着，对第三实施方式进行说明。第三实施方式的铁道设备状态判定装置能够利用与图5示出的铁道设备状态判定装置1相同的结构来实现，但在处理部的各功能部中进行的处理的一部分不同。以下，着眼于不同部分来说明各功能部进行的处理。
图13是第三实施方式的铁道设备状态判定装置1b的功能结构图。如图13所示，铁道设备状态判定装置1b具备操作部102、显示部104、声音输出部106、通信部108、处理部200b以及存储部300b，能够构成为一种计算机。
处理部200b通过执行存储部300b中存储的铁道设备状态判定程序302b来作为动作数据制作部202b、评价基准设定部204b、阈值决定部206b以及动作时间判定部210b的各功能块发挥功能。
在第三实施方式中，将动作数据设为其转换动作的动作时间。然后，根据该动作时间来进行转辙机10的状态判定。为此，在第三实施方式中，动作数据制作部202b以与第二实施方式相同的要领来获取控制终端50所求出的动作时间，并将该动作时间作为新动作数据。另外，评价基准设定部204b将动作时间阈值条件和动作时间异常阈值条件设定为评价基准。然后，动作时间判定部210b计算与被判定为事前筛选的结果正常的新动作数据有关的动作时间异常度，根据该动作时间异常度是否满足动作时间异常阈值条件，来判定新动作数据是否异常。
另外，阈值决定部206b决定用于确定动作时间异常阈值条件的动作时间异常判定阈值。能够以与第一实施方式的综合异常度判定阈值相同的要领来决定动作时间异常判定阈值。例如，求出与作为对象的转辙机10有关的过去的状态判定的结果即动作时间异常度的时间序列的推移，并基于此来决定动作时间异常判定阈值。或者，也可以是以下结构：将与作为对象的转辙机10有关的过去的动作时间异常度根据其动作数据的转换动作时的状况来进行分类，针对每种分类来求出动作时间异常度的时间序列的推移，由此针对每种该分类预先决定动作时间异常判定阈值。除此以外，也可以按照用户的操作指示来决定动作时间异常判定阈值。
图14是说明第三实施方式的铁道设备状态判定装置1b进行的铁道设备状态判定处理的流程的流程图。首先，动作数据制作部202b从控制终端50获取新的转换动作的动作时间来作为新动作数据(步骤S11)。
接着，评价基准设定部204b设定在第二实施方式中说明的用于进行事前筛选的动作时间阈值条件和用于作为针对新动作数据(动作时间)的评价基准的动作时间异常阈值条件(步骤S12)。关于动作时间异常阈值条件，基于另外由阈值决定部206b决定的动作时间异常判定阈值来设定。
之后，动作时间判定部210b进行用于判定所获取到的新动作数据的动作时间是否满足动作时间阈值条件的事前筛选(步骤S13)。而且，在满足动作时间阈值条件的情况下(步骤S14：“是”)，将该新动作数据的动作时间判定为异常(步骤S15)，返回到步骤S11。另一方面，在不满足动作时间阈值条件的情况下(步骤S14：“否”)，转移到步骤S16。
然后，在步骤S16中，动作时间判定部210b基于新动作数据的动作时间以及直到与该新动作数据有关的转换动作之前为止的规定数量的动作数据中包含的动作时间的分布，来计算动作时间异常度。例如，根据在事前筛选中求出的新动作数据的动作时间TN的对数log(TN)的偏差值，来得到新动作数据的动作时间异常度。即，从过去的动作数据中提取规定数量的动作数据，并求出动作时间T的对数log(T)的平均值μlog(T)以及标准偏差σlog(T)。然后，按照下式(2)计算动作时间异常度a2。
a2＝(log(TN)-μlog(T))/σlog(T)···(2)
此外，也可以是按照下式(3)来求出动作时间异常度a3的结构。在式(3)中，“μT”是提取出的过去的各动作数据的动作时间T的平均值，“σT”是该各动作数据的动作时间T的标准偏差。另外，还能够构成为：求出动作时间异常度a2和动作时间异常度a3这双方，基于各值来进行后级的状态判定。在该情况下，例如预先设定包含两者的阈值的动作时间异常阈值条件。
a3＝(TN-μT)/σT···(3)
然后，动作时间判定部210b根据计算出的动作时间异常度，使用动作时间异常阈值条件来判定作为对象的转辙机10的状态(步骤S17)。具体地说，基于新动作数据的动作时间异常度a2(或者动作时间异常度a3)是否满足动作时间异常阈值条件，来判定新动作数据是否异常。例如，如图15所示，在动作时间异常度a2超过动作时间异常判定阈值的情况下，设为满足动作时间异常阈值条件，将新动作数据判定为异常。另外，根据图15所示的动作时间异常度a2的推移，来判定作为对象的转辙机10有无异常征兆等状态。例如，能够根据动作时间异常度a2的变化倾向来推测维护的时期，或者根据维护前后的动作时间异常度a2的推移来确认是否适当地进行了整备。当进行了以上处理时，返回到步骤S11，重复进行同样的处理。
此外，也可以构成为不进行基于动作时间阈值条件的事前筛选(图14的步骤S13)。在该情况下，不需要在步骤S12中设定动作时间阈值条件。
根据第三实施方式，能够基于动作时间阈值条件首先判定新动作数据的动作时间是否异常，并进行动作时间明显异常的新动作数据的事前筛选。在此基础上，在判定为事前筛选的结果正常的情况下，能够基于该新动作数据的动作时间以及其转换动作以前的过去的转换动作的动作时间的分布，来计算与新动作数据有关的动作时间异常度这一个参数。另外，能够使用与过去的动作数据有关的动作时间异常度来预先决定动作时间异常判定阈值。然后，通过将动作时间异常度与动作时间异常判定阈值进行比较，能够判定新动作数据是否异常，并且能够对进行了该转换动作的转辙机10有无异常征兆之类的状态进行判定。因而，与第一实施方式等相比，能够简单地进行状态判定，能够实现铁道设备状态判定装置1b的处理负担的减轻。
另外，根据第三实施方式，铁道设备状态判定装置1b从控制终端50收集转换动作的动作时间，并将其作为动作数据进行存储。因而，在铁道设备状态判定装置1b中用于预先存储动作数据的存储容量为相比于第一实施方式等而言更小的容量即可。除此以外，能够大幅地减少从控制终端50向铁道设备状态判定装置1b传输的数据量，在传输路径的传输容量有限的情况下也能够应用。
[第四实施方式]
接着，对第四实施方式进行说明。第四实施方式的铁道设备状态判定装置能够利用与图5示出的铁道设备状态判定装置1相同的结构来实现，但在处理部的各功能部中进行的处理的一部分不同。以下，着眼于不同部分来说明各功能部进行的处理。
在第四实施方式中，将动作数据设为其转换动作所需要的电量的数据。而且，根据该电量来进行转辙机10的状态判定。因此，在第四实施方式中，控制终端50在转辙机10的新的转换动作时，计算出该转换动作所需要的电量后发送到铁道设备状态判定装置1c(参照图16)。对在从转换动作的开始到结束为止的期间内由电压电流传感器22测量出的电动机电流的平均值(平均电流值)乘以该期间的时间(动作时间)来求出电量。或者，也可以对在从转换动作的开始到结束为止的期间内测量出的电动机电流的最大值(最大电流值)乘以动作时间来求出电量。或者，还可以通过将在从转换动作的开始到结束为止的期间内以规定时间间隔周期性地测量出的电动机电流分别进行累计来求出电量。另外，还可以将对电动机电压的平均值或最大值乘以动作时间所得到的值用作代替电量的能量数据。
此外，也可以在铁道设备状态判定装置1c中由动作数据制作部202c(参照图16)进行该电量的计算。在该情况下，控制终端50以与第一实施方式相同的要领将电动机电流作为测量数据发送到铁道设备状态判定装置1c。
图16是第四实施方式的铁道设备状态判定装置1c的功能结构图。如图16所示，铁道设备状态判定装置1c具备操作部102、显示部104、声音输出部106、通信部108、处理部200c以及存储部300c，能够构成为一种计算机。
处理部200c通过执行存储部300c中存储的铁道设备状态判定程序302c来作为动作数据制作部202c、评价基准设定部204c、阈值决定部206c以及电量判定部210c的各功能块发挥功能。
而且，动作数据制作部202c获取控制终端50求出的电量来作为新动作数据。另外，评价基准设定部204c将电量阈值条件和电量异常阈值条件设定为评价基准。而且，电量判定部210c计算与被判定为事前筛选的结果正常的新动作数据有关的电量异常度，根据该电量异常度是否满足电量异常阈值条件，来判定新动作数据是否异常。
另外，阈值决定部206c决定用于确定电量异常阈值条件的电量异常判定阈值。能够以与第一实施方式的综合异常度判定阈值相同的要领来决定电量异常判定阈值。例如，求出与作为对象的转辙机10有关的过去的状态判定的结果即电量异常度的时间序列的推移，并基于此来决定电量异常判定阈值。或者，也可以是以下结构：将与作为对象的转辙机10有关的过去的电量异常度根据其动作数据的转换动作时的状况进行进行分类，针对每种分类求出电量异常度的时间序列的推移，由此针对每个该分类预先决定电量异常判定阈值。除此以外，也可以按照用户的操作指示来决定电量异常判定阈值。
图17是说明第四实施方式的铁道设备状态判定装置1c进行的铁道设备状态判定处理的流程的流程图。首先，动作数据制作部202c从控制终端50获取新的转换动作的电量来作为新动作数据(步骤S21)。
接着，评价基准设定部204c设定用于进行事前筛选的电量阈值条件以及用于作为针对新动作数据(电量)的评价基准的电量异常阈值条件(步骤S22)。关于电量异常阈值条件，基于另外由阈值决定部206c决定的电量异常判定阈值来设定。
之后，电量判定部210c进行用于判定所获取到的新动作数据的电量是否满足电量阈值条件的事前筛选(步骤S23)。例如，首先，从同一转辙机10的过去的动作数据、且是转换方向相同的过去的动作数据中，提取在针对该动作数据的事前筛选中将其电量E判定为正常的最近规定天数以内的规定数量的动作数据。然后，求出所提取出的各动作数据的电量E的对数log(E)的平均值μlog(E)和标准偏差σlog(E)。接着，使用该平均值μlog(E)和标准偏差σlog(E)来求出新动作数据的电量E的对数log(E)的偏差值。然后，通过将该偏差值与规定的电量判定阈值进行比较来进行事前筛选，判定新动作数据的电量E是否异常。能够与参照图11说明的动作时间判定阈值同样地确定电量判定阈值。也就是说，将电量判定阈值确定为以平均值μlog(E)为中心的范围的上限值和下限值，将处于该范围外设为电量阈值条件。
而且，在与新动作数据有关的偏差值在范围外的情况下设为满足电量阈值条件(步骤S24：“是”)，电量判定部210c将该新动作数据的电量判定为异常(步骤S25)，返回到步骤S21。
另一方面，在偏差值在范围内从而不满足电量阈值条件的情况下(步骤S24：“否”)，转移到步骤S26。
然后，在步骤S26中，电量判定部210c基于新动作数据的电量以及直到与该新动作数据有关的转换动作之前为止的规定数量的动作数据中包含的电量的分布，来计算电量异常度。例如，根据在事前筛选中求出的新动作数据的电量EN的对数log(EN)的偏差值，来获得新动作数据的电量异常度。即，按照下式(4)计算电量异常度a4。
a4＝(log(EN)-μlog(E))/σlog(E)···(4)
此外，也可以是按照下式(5)求出电量异常度a5的结构。在式(5)中，“μE”是提取出的过去的各动作数据的电量E的平均值，“σE”是该各动作数据的电量E的标准偏差。另外，还能够构成为求出电量异常度a4和电量异常度a5这双方，基于各值进行后级的状态判定。在该情况下，例如预先设定包含两者的阈值的电量异常阈值条件。
a5＝(EN-μE)/σE···(5)
然后，电量判定部210c根据计算出的电量异常度，使用电量异常阈值条件来判定作为对象的转辙机10的状态(步骤S27)。具体地说，基于新动作数据的电量异常度a4(或者电量异常度a5)是否满足电量异常阈值条件，来判定新动作数据是否异常。例如，在电量异常度a4超过电量异常判定阈值的情况下，设为满足电量异常阈值条件，将新动作数据判定为异常。另外，根据电量异常度a4的推移来判定作为对象的转辙机10有无异常征兆等状态。例如，能够根据电量异常度a4的增加倾向来推测维护的时期，或者根据维护前后的电量异常度a4的推移来确认是否适当地进行了整备。当进行了以上处理时，返回到步骤S21，重复进行同样的处理。
此外，也可以构成为不进行基于电量阈值条件的事前筛选(图17的步骤S23)。在该情况下，不需要在步骤S22中设定电量阈值条件。
根据第四实施方式，能够基于电量阈值条件首先判定新动作数据的电量是否异常，并进行电量明显异常的新动作数据的事前筛选。在此基础上，在判定为事前筛选的结果正常的情况下，能够基于该新动作数据的电量以及其转换动作以前的过去的转换动作的电量的分布来计算与新动作数据有关的电量异常度这一个参数。另外，能够使用与过去的动作数据有关的电量异常度来预先决定电量异常判定阈值。而且，通过将电量异常度与电量异常判定阈值进行比较来判定新动作数据是否异常，并且能够对进行了该转换动作的转辙机10有无异常征兆之类的状态进行判定。因而，相比于第一实施方式等而言，能够更简单地进行状态判定，能够实现铁道设备状态判定装置1c的处理负担的减轻。
另外，根据第四实施方式，铁道设备状态判定装置1c从控制终端50收集转换动作的电量，并将其作为动作数据进行存储。因而，在铁道设备状态判定装置1c中用于预先存储动作数据的存储容量为相比于第一实施方式等而言更小的容量即可。除此以外，能够大幅地减少从控制终端50向铁道设备状态判定装置1c传输的数据量，在传输路径的传输容量有限的情况下也能够应用。
此外，在上述的各实施方式中，将铁道设备设为转辙机进行了说明，但是例如对于道口闸门、站台门之类的以电动机为动力源使可动部进行动作的其它铁道设备，也同样能够应用。在道口闸门的情况下，进行升降的闸门杆相当于可动部，在站台门的情况下，进行开闭的门部相当于可动部。
附图标记说明
1、1b、1c：铁道设备状态判定装置；200、200b、200c：处理部；202、202b、202c：动作数据制作部；204、204b、204c：评价基准设定部；206、206b、206c：阈值决定部；210：判定部；212：异常度推移计算部；214：综合异常度计算部；216：状态判定部；210b：动作时间判定部；210c：电量判定部；300、300b、300c：存储部；302、302b、302c：铁道设备状态判定程序；310：转辙机数据；330：特征数据；10：转辙机；20(22、24、26)：传感器；50：控制终端。

Claims (13)

1.一种铁道设备状态判定装置，具备：
存储部，其存储有多个与铁道设备的既定动作有关的动作数据，所述铁道设备在通过电动机驱动而从停止状态进行所述既定动作之后再次成为停止状态；
评价基准设定部，其基于所述存储部中存储的多个动作数据来设定评价基准；以及
判定部，其基于所述评价基准，来判定所述铁道设备新进行了所述既定动作时的新动作数据是否异常。
2.根据权利要求1所述的铁道设备状态判定装置，其中，
所述存储部将所述动作数据与动作日相对应地存储，
所述评价基准设定部基于从所述新动作数据的动作日起的最近规定天数的所述动作数据，来设定所述评价基准。
3.根据权利要求1或2所述的铁道设备状态判定装置，其中，
所述动作数据包含所述既定动作的动作时间的数据，
所述评价基准设定部基于所述动作数据中包含的动作时间的分布，将用于判定为动作时间异常的动作时间阈值条件设定为所述评价基准之一，
所述判定部基于所述动作时间阈值条件来判定所述新动作数据中包含的动作时间是否异常。
4.根据权利要求1～3中的任一项所述的铁道设备状态判定装置，其中，
所述动作数据包含所述既定动作的动作时间的数据，
所述判定部基于所述新动作数据中包含的动作时间和直到与所述新动作数据有关的既定动作之前为止的规定数量的所述动作数据中包含的动作时间的分布，来计算与所述新动作数据有关的动作时间异常度，
所述判定部基于所述动作时间异常度是否满足给定的动作时间异常阈值条件，来判定所述新动作数据是否异常，
所述评价基准设定部基于过去计算出的所述动作时间异常度，将所述动作时间异常阈值条件设定为所述评价基准之一。
5.根据权利要求1或2所述的铁道设备状态判定装置，其中，
所述动作数据包含所述既定动作所需要的电量的数据，
所述评价基准设定部基于所述动作数据中包含的电量的分布，将用于判定为电量异常的电量阈值条件设定为所述评价基准之一，
所述判定部基于所述电量阈值条件来判定所述新动作数据中包含的电量是否异常。
6.根据权利要求1、2或5所述的铁道设备状态判定装置，其中，
所述动作数据包含所述既定动作所需要的电量的数据，
所述判定部基于所述新动作数据中包含的电量和直到与所述新动作数据有关的既定动作之前为止的规定数量的所述动作数据中包含的电量的分布，来计算与所述新动作数据有关的电量异常度，
所述判定部基于所述电量异常度是否满足给定的电量异常阈值条件，来判定所述新动作数据是否异常，
所述评价基准设定部基于过去计算出的所述电量异常度，将所述电量异常阈值条件设定为所述评价基准之一。
7.根据权利要求1～6中的任一项所述的铁道设备状态判定装置，其中，
所述动作数据包含表示所述既定动作中的各定时的所述电动机的驱动信息的驱动推移信息的数据，
所述评价基准设定部将基于所述动作数据中包含的驱动推移信息通过对所述既定动作中的各定时的所述驱动信息进行统计运算而求出的、表示统计值的推移的统计值推移信息设定为所述评价基准之一，
所述判定部通过在所述既定动作中的各定时将所述新动作数据中包含的驱动推移信息与所述统计值推移信息进行比较运算，来计算与所述新动作数据有关的异常度的推移，
所述判定部计算对所述异常度的推移进行综合所得到的综合异常度，
所述判定部基于所述综合异常度来判定所述新动作数据是否异常。
8.根据权利要求7所述的铁道设备状态判定装置，其中，
还具备综合异常度存储部，该综合异常度存储部存储过去计算出的所述综合异常度，
所述评价基准设定部基于所述综合异常度存储部中存储的综合异常度，将用于判定为所述新动作数据异常的综合异常度阈值条件设定为所述评价基准之一，
所述判定部基于所述新动作数据的综合异常度是否满足所述综合异常度阈值条件，来判定所述新动作数据是否异常。
9.根据权利要求7或8所述的铁道设备状态判定装置，其中，
在所述既定动作中包括所述铁道设备使可动部进行位移的位移动作，
所述驱动推移信息是表示以所述既定动作期间的所述可动部的位移位置为各定时的所述驱动信息的推移的信息。
10.根据权利要求7或8所述的铁道设备状态判定装置，其中，
在所述既定动作中包括所述铁道设备使可动部进行位移的位移动作，
所述驱动推移信息是表示以从所述可动部开始位移起直到位移结束为止的时间经过为各定时的所述驱动信息的推移的信息。
11.根据权利要求7～10中的任一项所述的铁道设备状态判定装置，其中，
所述驱动信息是转矩或电流的信息。
12.根据权利要求1～11中的任一项所述的铁道设备状态判定装置，其中，
所述铁道设备是转辙机、道口闸门以及站台门中的任一个。
13.一种铁道设备状态判定方法，包括以下步骤：
评价基准设定步骤，基于对与铁道设备的既定动作有关的动作数据进行累积而得到的数据，来设定评价基准，其中，所述铁道设备在通过电动机驱动而从停止状态进行所述既定动作之后再次成为停止状态；以及
判定步骤，基于所述评价基准来判定所述铁道设备新进行了所述既定动作时的新动作数据是否异常。
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